你可以尝试先在列中查找字符串?，创建布尔掩码，最后过滤行-使用布尔索引。如果需要将列转换为float，请使用astype：

print ~((df['X'] == '?' )  (df['Y'] == '?' ) | (df['Z'] == '?' ))
0    False
1     True
2    False
3     True
4    False
dtype: bool

df1 = df[~((df['X'] == '?' ) | (df['Y'] == '?' ) | (df['Z'] == '?' ))].astype(float)
print df1
   X  Y  Z
1  1  2  3
3  4  4  4

print df1.dtypes
X    float64
Y    float64
Z    float64
dtype: object

或者你可以尝试：

df['X'] = pd.to_numeric(df['X'], errors='coerce')
df['Y'] = pd.to_numeric(df['Y'], errors='coerce')
df['Z'] = pd.to_numeric(df['Z'], errors='coerce')
print df
    X   Y   Z
0   0   1 NaN
1   1   2   3
2 NaN NaN   4
3   4   4   4
4 NaN   2   5
print ((df['X'].notnull() ) & (df['Y'].notnull() ) & (df['Z'].notnull() ))
0    False
1     True
2    False
3     True
4    False
dtype: bool

print df[ ((df['X'].notnull() ) & (df['Y'].notnull() ) & (df['Z'].notnull() )) ].astype(float)
   X  Y  Z
1  1  2  3
3  4  4  4

更好的是用途：

df = df[(df != '?').all(axis=1)]

或者：

df = df[~(df == '?').any(axis=1)]

您可以尝试将?替换为空值

import numpy as np

data = df.replace("?", np.NaN)

如果要替换特定列，请尝试以下操作：

data = df["column name"].replace("?", np.NaN)

删除pandas Dataframe 中任何列中带有“问号”值的行

import numpy as np 
import pandas as pd 
 
df = pd.DataFrame(columns=["col1", "col2"]) 
df.loc[0] = [ "foo",  "bar" ] 
df.loc[1] = [ "f?oo", "bar" ] 
df.loc[2] = [ "foo",  "?ba?"] 
df.loc[3] = [ "foo",  "?"] 
df.loc[4] = [ np.nan,  "bar"] 
print(df) 
 
df = df.replace("?", np.nan) 
df = df.dropna() 
print(df)

图纸：

col1  col2
0   foo   bar
1  f?oo   bar
2   foo  ?ba?
3   foo     ?
4   NaN   bar

   col1  col2
0   foo   bar
1  f?oo   bar
2   foo  ?ba?